Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Какова размерность эмбеддингового слоя в Transformer?

Размерность эмбеддингового слоя определяется двумя параметрами: размером словаря и размерностью эмбеддингов.

▪️Размер словаря (Vocab Size) — это количество уникальных токенов или слов, которое может обрабатывать модель. Эта величина определяется во время обучения модели и зависит от данных, на которых она обучается.
▪️Размерность эмбеддингов (Embedding Dimension) — это количество признаков, используемых для представления каждого токена. Эта размерность обычно фиксирована для данной модели и совпадает с размерностью скрытых слоёв модели.

Таким образом, матрица эмбеддингов в Transformer имеет размерность, равную размеру словаря x размерности эмбеддингов.

#NLP
#глубокое_обучение

❤4

www.tgoop.com/ds_interview_lib/393

1.18K viewsMay 23, 2024 at 12:00

Какова размерность эмбеддингового слоя в Transformer?

Размерность эмбеддингового слоя определяется двумя параметрами: размером словаря и размерностью эмбеддингов.

▪️Размер словаря (Vocab Size) — это количество уникальных токенов или слов, которое может обрабатывать модель. Эта величина определяется во время обучения модели и зависит от данных, на которых она обучается.
▪️Размерность эмбеддингов (Embedding Dimension) — это количество признаков, используемых для представления каждого токена. Эта размерность обычно фиксирована для данной модели и совпадает с размерностью скрытых слоёв модели.

Таким образом, матрица эмбеддингов в Transformer имеет размерность, равную размеру словаря x размерности эмбеддингов.

#NLP
#глубокое_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований